嵌入向量中的最近邻搜索是一种用于在数据集中查找与给定查询最相似的项目的技术，基于它们的向量表示（嵌入向量）。嵌入向量是数值向量，捕获数据的语义或结构特征，例如文本、图像或用户行为。最近邻搜索的目标是根据定义的距离度量（例如余弦相似度或欧几里得距离）识别其嵌入向量与查询嵌入向量“最接近”的项目。 这在推荐系统、语义搜索或聚类等应用中至关重要，其中相似性是关键因素。
为了执行最近邻搜索，嵌入向量通常存储在数据库或索引中。当收到查询时，系统会计算查询的嵌入向量与数据集中所有其他嵌入向量之间的距离。 诸如线性搜索之类的精确方法会将查询与每个项目进行比较，但是对于大型数据集而言，这种方法效率低下。 近似最近邻（ANN）算法（例如 Annoy，FAISS 或 HNSW）通常用于以少量精度换取显着的速度提升。 例如，FAISS 使用量化和分区来对相似的向量进行分组，从而减少了所需的比较次数。 这些算法即使在具有数百万个嵌入向量的数据集中也能实现实时搜索，例如在电子商务目录中查找相似的产品或在搜索引擎中检索相关文档。
开发人员通常使用诸如 scikit-learn 之类的库对较小的数据集执行精确搜索，而对于可伸缩性，则首选诸如 FAISS 或 Spotify 的 Annoy 之类的 ANN 库。 一个实际的例子是语义文本搜索：如果使用诸如 BERT 之类的模型生成文章的嵌入向量，则可以将查询嵌入向量与所有文章嵌入向量进行比较，以找到在上下文中最相似的结果。 挑战包括选择正确的距离度量（例如，文本使用余弦相似度，图像使用欧几里得距离）以及调整算法参数（例如树大小或搜索深度）。 适当的索引和预处理（例如，降维）可以进一步优化性能。 总体而言，嵌入向量中的最近邻搜索是需要基于相似性的检索的应用的核心构建块。